掌纹识别技术：基于二维Gabor的图像预处理方法

"基于二维Gabor的掌纹图像预处理研究" 掌纹识别是一种新兴的生物特征识别技术，它依赖于人手掌独特的纹理特征来进行身份验证。掌纹图像的质量对识别系统的性能至关重要。为了提高识别效率和准确性，首先，研究中采用形态学方法对掌纹图像进行感兴趣区域（ROI）的分割。这一过程旨在定位包含关键纹理信息的区域，确保后续处理的有效性。 在图像预处理阶段，考虑到掌纹图像可能因采集时手的位置变化而发生旋转或偏移，研究通过中值滤波减少噪声，接着进行二值化处理，使图像黑白分明。随后，运用膨胀和腐蚀操作来检测和定位掌纹图像中的特殊角点。这些角点作为参考点，用于计算图像的旋转角度，以便对图像进行校正，使之对齐，消除因放置角度不同造成的差异。 接下来，为了进一步净化图像，研究在感兴趣的ROI区域应用小波阈值去噪方法。小波分析能够多尺度地捕捉图像的细节，通过设定合适的阈值，可以有效地去除噪声，同时保留重要的纹理特征。 最后，研究采用了二维Gabor滤波器进行特征提取。Gabor滤波器因其对纹理方向敏感的特性而被广泛应用于纹理分析。在掌纹图像中，Gabor滤波器能够突出掌纹的纹线特征，增强细纹的对比度，使得掌纹的识别更加准确。 为了验证所提出预处理方法的效果，研究者在PolyU掌纹图像库上进行了实验。PolyU库是一个广泛使用的掌纹数据集，包含了多种条件下的掌纹图像。实验结果表明，所设计的预处理流程显著提升了掌纹识别的性能，证明了其在实际应用中的有效性。 这篇研究论文探讨了一种基于二维Gabor滤波器的掌纹图像预处理技术，包括ROI分割、图像旋转校正、小波去噪以及特征提取。这些步骤共同提升了掌纹图像的质量，为后续的识别步骤提供了良好的基础，从而提高了整个掌纹识别系统的准确性和可靠性。这种方法对于现代电子技术，特别是生物特征识别领域的进步具有积极意义。